SREエンジニア(Notion)の求人・転職情報

▼SREの役割 内製プロダクト(テレシーアナリティクス、ライトニングMMM等)のPlatform・Security組織の立ち上げメンバーとして、AIネイティブ企業の基盤をゼロから設計するポジションです。 AWS/GCPを活用したインフラ設計・運用だけでなく、セキュリティポリシー、認証・認可、AIエージェント基盤のアーキテクチャ設計まで主体的に意思決定していただきます。 「単に現状を維持する」のではなく、IaCや自動化で運用そのものをアップデートし、将来的には社内AIエージェント基盤など、ベストプラクティスが固まっていない領域のインフラ・セキュリティ設計にも携わっていただくことがミッションです。 ▼お任せする業務 ・Terraformによるインフラのコード化、AWS/GCPリソースの設計・構築 ・CloudWatch / Cloud Monitoring / Sentryを用いた監視設計、アラート対応、インシデント対応 ・新機能・新サービスのローンチ時のインフラ設計、セキュリティレビュー、キャパシティプランニング ・脆弱性スキャンの運用、CVE対応、IAM・アクセス制御の設計 ・セキュリティインシデント発生時の一次対応と再発防止策の整備 ・生成AI利用ガイドラインやサプライチェーン攻撃への対策設計 ・パフォーマンス改善、コスト最適化、CI/CDパイプラインの整備 ・Snowflake、dbt Cloudを用いたデータ基盤の運用支援 ▼将来的に取り組みたいこと ●社内AIエージェント基盤のインフラ・セキュリティ設計 : ・今後、社内業務を変革するAIエージェント基盤の構築を計画しています。エージェントが社内データや外部APIにアクセスする以上、従来のセキュリティモデルでは対応しきれない領域です。基盤のアーキテクチャ設計からセキュリティ統制まで、ゼロから設計・構築していただける環境です。 ●スケールに耐えうるインフラ体制の構築 : ・プロダクトの成長と顧客拡大に伴い、巧妙化するサイバー攻撃に耐え、高いサービスレベルを維持できるインフラ体制を構築していきます。 開発環境 ●インフラ・データ基盤 : ・AWS、GCP、Terraform、Snowflake、dbt Cloud ●監視・運用 : ・CloudWatch、Sentry、Cloud Monitoring ●社内利用ツール : ・Salesforce、Google Workspace、Notion、Slack、Chatwork、Claude等のAI製品を含む計20サービスを利用

●業務内容 プロダクトの信頼性に関する技術的なオーナーシップを持ち、機能開発チームと密に連携しながら、以下のミッションをリードすることをお任せします。 ・SLO/SLIの策定と運用:サービスレベル目標を定義し、エラーバジェットを基にした開発・リリースプロセスの推進 ・モニタリングとオブザーバビリティの強化:DataDogやSentryを活用し、システムの健全性を可視化。障害の早期発見と原因究明を迅速化する仕組みの構築・改善 ・インシデント対応と改善活動の推進:障害発生時の対応プロセスをリードし、ポストモーテムを通じて恒久的な再発防止策の推進 ・Toil(手作業)の削減と自動化: 運用に関わる反復的な手作業を特定し、自動化ツールやスクリプトの開発 ・信頼性・スケーラビリティの高いインフラ設計・構築: Google Kubernetes EngineやCloudRunなどのコンテナ技術と、TerraformによるIaCを駆使し、スケーラブルで耐障害性の高いインフラの構築・運用 ・CI/CDパイプラインの最適化: CloudBuildやGitHub Actionsを用いたデプロイプロセスの高速化と安全性を向上させ、開発チームのアジリティの向上 ・パフォーマンスチューニングとキャパシティプランニング: 負荷テストの実施、ボトルネックの特定・解消、事業の成長予測に基づいたキャパシティプランニングの実施 ・AI Opsの推進: 生成AIを用いた機能の信頼性を支える基盤整備。生成AIを使用したアプリケーションや、AIエージェントの安定稼働と継続的な改善を支援 ・DevSecOpsの推進: 脆弱性スキャンの自動化やコンテナセキュリティの強化により、開発スピードを損なわない安全性の担保 ※ご志向や適性、戦略・組織状況に応じて期待役割を調整させていただきます。 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go 　※メインの言語はScala、PythonとGoは一部サブシステムで利用 ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: GitHub Actions ・データ基盤: BigQuery, Airbyte, dbt, Lightdash ・その他API等: Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Gemini Pro 他 ・AIコーディング: GitHub Copilot, Claude Code 他 【業務の変更範囲】 会社の定める業務(出向等を含む)

・アプリケーションやデータベースのパフォーマンス分析、最適化の推進 ・インフラの設計・開発・運用 ・開発・運用業務のプロセス改善や自動化 ・インシデント管理とオンコール対応 ・クラウドコストの可視化や最適化 ・監査対応や脆弱性対応、セキュリティのエンハンス ・共通基盤/内部開発者ポータルの設計・開発・運用 ・共通サブシステムの設計・実装・運用(例: Goによるメール送信基盤実装) ・運用業務をAIで効率化し、ナレッジをAI基盤やプロダクトに還元する 直近の取り組みは [ウェルスナビのSREチームの歩みとこれから](https://zenn.dev/wn_engineering/articles/79f8cc1d047861) をご確認ください。 ●期待する役割 上記の業務について、能力やキャリア志向を考慮した上で担当いただきます。 非常に早いスピードで事業が成長しているため、そのボトルネックになっている箇所を見つけ、技術やコミュニケーションを駆使して解決する事を期待します。 リーダーシップを発揮し、チームメンバーと共に粘り強く目標を達成することを期待します。 SRE文化の醸成など、開発組織全体に好影響を与えるような取り組みにも期待します。 ●技術スタック ・インフラ:ECS(新規プロダクトはEKS) ・開発言語: Go, Terraform ・データベース:Aurora MySQL(新規プロダクトはPostgreSQL) ・認証基盤: Auth0 ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・モニタリング: Datadog ・データ基盤: BigQuery ・ドキュメント/コミュニケーション: Notion, Slack, Zoom ・AI: GitHub Copilot, Notion AI, Bedrock, Open AI Service ・セキュリティ: Orca Security, Keeper

事業計画(顧客数増加・グローバル展開等)に連動したインフラアーキテクチャの中長期ロードマップ策定と実行 非機能要件(稼働率、RTO/RPO、データ保全ポリシー)の定義、SLA/SLOの策定と運用 パフォーマンスボトルネックの分析・改善と自動化 クラウドインフラのコスト最適化と投資計画(FinOps) プロダクトチームが自律して開発・運用できる基盤の整備(監視基盤集約・共通基盤整備・基盤簡略化を含む) Google Cloud SCC等を活用したセキュリティ・コンプライアンス統制の設計と是正 インフラリソース・接続部を中心としたソフトウェア開発(必要に応じてFE/BEも担当) プロダクションを守る日常のSREプラクティス 期待役割 ●SREにおいて能動的にPdMやBackendとコミュニケーションをとり、決定すること ●チームを立ち上げること ●プロダクトロードマップからアーキテクチャ選定や開発環境をSRE目線で整備すること 概要 サプライチェーンリスク管理SaaS「Resilire(レジリア)」において、信頼性向上のためのSRE業務をお任せします。 様々なリスクに対応可能な持続可能性の高いサプライチェーンを構築するためのインフラ基盤開発業務をお任せします。 技術スタック FE 言語:TypeScript/JavaScript FW:React.js BE 言語:Go(API), Python(クローラ) DB:CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery インフラ GCP, GKE, Terraform, Sentry, k8s ツール Github, Slack, notion, Figma, miro AIツール Claude Code, Cursor, Github Copilot, Jetbrains AI Assistant, Devin, n8n, Dify, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, PLAUD.AI ※エンジニア・デザイナーの意見を積極的に採用し、ツール導入を行なっている 開発フロー プロダクトオーナー (CEO) を中心に関係者で開発要件を検討 スクラム開発をベースとしてデイリーと週末のレトロスペクティブで同期 週1のリリースサイクル、今後はデイリーリリース化を念頭に準備中 技術的チャレンジ 災害時にも安定的に動作し、万が一があっても早急に復旧できるようにインフラを構成・実装する グローバルに事業展開していくためのインフラ作り 組織のスケールに対して事業速度を鈍化させないための仕組み作り データで定量的にプロダクト成長・ユーザーサクセスを実現するための仕組み作り

【事業概要】 私たちはこれまで、AI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)「テックタッチ」を通じて、システムの「操作」におけるユーザーのつまずきを解消してきました。 そして今、生成AIの時代においては、どんな業務でも AI を活用できるプラットフォームとしての進化が進んでいます。 また次なる一手として「AI Central」を立ち上げました。 これは企業の固有データをAIで構造化し、経営の意思決定パートナーへと昇華させる挑戦です。 「システムを使いこなせる世界」を実現するために、UIガイドによる定着化と、AIによるデータの資産化。 この2つの強力な武器を統合的に扱い、顧客価値を最大化していこうとしています。 【マネージャー候補の方にお任せしたいミッション】 まずは手を動かしつつ、中長期的には以下のマネジメント業務へのシフトを期待しています。 マネージャーの役割自体の定義もゆくゆくはお任せいたします。 プレイングマネージャーを想定しておりますが、組織と人のマネジメントを極めて VPoE のような、より経営に近い役割を目指される方も歓迎です。 1.組織マネジメントとエンジニアの成長支援 SREチームメンバーのピープルマネジメント(1on1、キャリア支援、評価)。 SREチームの組織の形や役割の定義を必要に合わせて組み替える。 2.技術戦略の策定と意思決定 事業計画に基づいたインフラ・SREロードマップの策定。 マルチAIモデル基盤やセキュリティガバナンスにおける技術選定の判断。 3.ステークホルダーとの合意形成 PdMや各プロダクトチームと連携し、SLOの策定や信頼性とデリバリー速度のバランス調整。 エンタープライズ顧客特有の高度な要求事項を、汎用的なアーキテクチャへ落とし込むための調整。 【チームの主な業務内容】 ウェブアプリケーションからクラウドインフラ、さらにビルド&開発環境まで一気通貫で、セキュリティ、信頼性、コスト最適性を追求していただきます。 そのためにエンジニア組織がセキュアに DevOps を実践できる環境を作り上げたり、オブザーバビリティを実現します。 また、今後サービス導入が拡大していく中でより良いアーキテクチャへ導く役割も持っていただきます。 (※上記はチームとして担うスコープを示したものであり、個々人がすべてを実装することを求めるものではなく、チーム全体としてこれらを実現できる状態をつくることが期待役割です。) 【開発の特徴】 必要に応じて外部サービスも活用し、テックタッチの運用を最適化するために必要な機能をインフラ面から考えていきます。 一方で、アプリケーションの特性を踏まえてインフラを改善していく必要があり、アプリケーションに対する理解力も求められます。 ●使用技術例 Go, TypeScript, Python, gin, MySQL/PostgreSQL/Aurora, CloudFront, ECS/Fargate, Terraform, Security Hub, CloudTrail, Langfuse, Dify etc. ●使用サービス例 コード管理:Github (Enterprise) プロジェクト管理・ドキュメント:Notion, Linear, Miro コミュニケーションツール:Slack, tandem.chat, Google Meet 監視・ログ収集基盤:Datadog, Sentry, AWS CloudWatch CI/CD:CircleCI, Github Actions, AWS codepipeline etc. AI:OpenAI, Anthropic, Gemini, Devin, GitHub Copilot, Cursor etc.

ミッション 開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。 個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。 主な業務(開発オペレーションリードとして) ●ドキュメントオペレーションの設計・標準化 ・開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計 ・「何を書くか/書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化 ・生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計 ●部門間連携のインターフェース設計 ・ 開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理 ・役割分担・責任分界点・判断フローの明確化 ・人に依存しない連携・調整の仕組み化 ●開発・運用オペレーションのリファクタリング ・ 開発・運用プロセス全体の可視化と見直し ・不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止 ・最小限で回る設計への再構築と定着 ●共通機能・開発アセットの設計と循環 ・各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理 ・共通アセットとして整備すべき対象の判断(作る/作らないの見極め) ・作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり ・利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善 ※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●プロジェクト現場への関与(理解・改善目的) ・実運用を踏まえた課題抽出 ・個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理 ●プロジェクトデリバリーへの協力 ・開発オペレーション改善につながる範囲での関与 ・単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします ※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません